这个论文看下来，有这么几个重点需要去掌握：将整张图片转化为多个patches，作为 transformer的序列输入输入的时候需要加入位置编码，三种位置编码：一维，二维，相对位置编码，这三种效果没有太大区别；transformer可以接受CNN的输出作为输入，作为一种transformer的混合结构，区别于VIT这种无卷积结构可能是由于缺乏inductive biases，数据集上直接训练的VIT
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2024-02-12 21:33:18
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目录1. idea1.1 实验思路1.2 灵感来源2. 实验设置3. 实验结果3.1 结果3.2 结果分析3.2.1 一个奇怪的现象3.2.2 分析4. 代码 写在前面：本实验并未获得预期的结果，更多的是当作实验记录。1. idea1.1 实验思路这个实验的思路是这样的：通过随机初始化（正态分布）的未经过训练的ResNet、ViT和SwinTransformer，来对ImangeNet-1k（2
计算机体系结构领域国际顶级会议每次往往仅录用几十篇论文，录用率在20%左右，难度极大。国内学者在顶会上开始发表论文，是最近十几年的事情。ASPLOS与HPCA是计算机体系结构领域的旗舰会议。其中ASPLOS综合了体系结构、编程语言、编译、操作系统等多个方向，HPCA则主要针对高性能体系结构设计。过去的三十多年里，它们推动了多项计算机系统技术的发展，RISC、RAID、大规模多处理器、Cluster
FPN是针对物体检测中多尺度难题提出的一种解决方法，结合高层的语义信息和低层高分辨率的特征信息，在融合后的不同特征层检测尺度不一样的物体，提高了物体检测的准确率，尤其是小物体的检测。Approach三步走：（FPN结合ResNet为例）bottom-up: Resnet的5个stage: C1, C2, C3, C4, C5，每个stage的scale是两倍关系。upsample: 自
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2024-08-05 17:56:45
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VGG全文翻译移步：2014年提出VGG-Net网络。研究了卷积网络深度对大尺度图像识别精度的影响，更深的网络能提高性能。之前的改进：更小的接受窗口、较小的步幅。ImageNet Challenge 2014定位和分类过程中分别获得了第一名和第二名。1、特性/贡献1、相比AlexNet及13年方法，使用了更小的感受窗口尺寸和更小的第一卷积层步长，将深度推到16-19加权层可以实现对现有技
在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。VGG最大的贡献就是证明了卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。论文中，作者指出，虽然LRN(Local Response Normalisation)在AlexNet对最终结果起到了作用，但在VGG网络中没有效果，并且该操作会增加内存和计算，从而作者在更深的网络结构中，没有使用该操作。VGG网络参数Q1: 为什
太早的LeNet和AlexNet就不提了，也相对比较简单。vgg16 vgg19文章《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION》发现了小卷积核搭配更深的网络会有更好的效果。小卷积核堆叠在保持感受野不变的情况下参数更少，网络更深学习能力更强。结构：前面一堆卷积层后面跟三层全连接层。卷积核全为3x3且全有pad
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2024-04-03 07:13:41
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“ 作为医电的一大重要必修知识，医学图像的处理可以说是十分硬核了。但不要慌，兵来将挡，水来土掩。打开matlab开始进阶吧！”认清对手——什么是数字图像？ 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间(平面)坐标，f在任何坐标点(x, y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语, 
1.搭建环境环境在实验进行时已经搭建完毕，具体步骤就不过多赘述接下来只需导入所需的包即可import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from tensorflow.keras import layers,activations
from tensor
论文：Christian Szegedy,Sergey Ioffe,Vincent Vanhoucke,Alex Alemi.Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning摘要 非常深的卷积神经网络已经称为最近几年CV任务中的
前言VGG-Net是由牛津大学VGG（Visual Geometry Group）提出，是2014年ImageNet竞赛定位任务的第一名和分类任务的第二名的中的基础网络。VGG可以看成是加深版本的AlexNet，都是Conv layer + Pooling layer + FC layer，它主要的贡献是展示出网络的深度（depth）是算法优良性能的关键部分，并且小卷积核表现出了更好的效
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2024-05-29 11:31:46
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背景相较于AlxNet，使用更小卷积核（层数加深，参数减少）。来源：VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。它的缺点在于，参数量有140M之多，需要更大的存储空间。先来看看VGG这篇论文《Very Deep Convolutional Netwo
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2024-05-03 15:04:57
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VGG是一种经典的卷积神经网络。只堆叠卷积、ReLU、池化操作就在图像识别领域获得巨大成就。但随后的研究关注点转移到是否具有良好的网络结构设计，例如Inception、ResNet、DenseNet。这使得模型越来越复杂。这些复杂的卷积网络有明显的缺点。一是复杂的多分支设计让模型难以实现和自定义，拖慢推理速度和降低了内存利用率。二是一些随机混合操作增加了内存访问消耗，而且缺乏硬件设备支持。综合这些
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2024-07-05 04:35:09
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一、前言 , 文章对经典的深度神经网络的发展做了一些概括，另外这里也加了一些补充说明二、Alexnet AlexNet是现代深度CNN的奠基之作。2012年，Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet. AlexNet包含了6亿3000万个连接，6000万个参数和65万个神经元，拥有5个卷积层，其中3个卷积
1.三极管（BJT）Q值： 双结型三极管的Q值是放大电路中的静态工作点（没有任何信号输入情况下的工作点，工作在有源、饱和或截止，正常是饱和区），Q值说的是静态工作点的参数，一般就是基极电压Vb，集电极电流Ic和集电极发射极电压Vce；静态工作点要在直流条件下设置，也就是没信号输入的时候。和偏置电阻有关系，
文章目录生成数据集模型选择计算均值和标准差训练代码测试集测试 生成数据集import os
import random
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
from io import BytesIO
import time
def main():
_first_num = random.randint(1
Lenet5和VGG16Lenet5 LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。 各层参数详解：1、INPUT层-输入层 首先是数据 INPUT 层，输入图像的尺寸统一归一化为3232。 注意：本层不算LeNet-5的网络结构，传统上，不将输入
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2024-10-27 11:57:54
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Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition在图像识别这一方面ImageNet挑战赛会定期产出优秀的模型从最初的AlexNet到VGG，RESNet，再到最新的DenseNet。每一次诞生出新的网络都会带来一次革新，今天要说的是VGG网络，ResNet和DenseNet会在接下来几篇介绍VGG模型是2014年I
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2024-06-24 07:47:22
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DenseNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdfDenseNet这是CVPR2017的最佳论文，由康奈尔大学博士后黄高博士（Gao Huang）、清华大学本科生刘壮（Zhuang Liu）、Facebook 人工智能研究院研究科学家 Laurens van der Maaten 及康奈尔大学计算机系教授 Kilian Q. Weinber
RepVGG将训练推理网络结构进行独立设计，在训练时使用高精度的多分支网络学习权值，在推理时使用低延迟的单分支网络，然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。RepVGG性能达到了SOTA，思路简单新颖，相信可以在上面做更多的工作来获得更好的性能。 论文: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again论文地址：https://arxi
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2024-08-22 10:38:34
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